scikit-learn学习笔记-bili莫烦】的更多相关文章

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bilibili莫烦scikit-learn视频学习笔记 1.使用KNN对iris数据分类 from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 从datasets中导入iris数据,包含150条样本,每条样本4个feature iris_data = datasets.load_i…
一.keras的backend设置 有两种方式: 1.修改JSON配置文件 修改~/.keras/keras.json文件内容为: { "iamge_dim_ordering":"tf", "epsilon":1e-07, "floatx":"float32", "backend":"tensorflow" } 官方文档解释: iamge_data_format:字符…
scikit-learn官网:http://scikit-learn.org/stable/ 通常情况下,一个学习问题会包含一组学习样本数据,计算机通过对样本数据的学习,尝试对未知数据进行预测. 学习问题一般可以分为: 监督学习(supervised learning) 分类(classification) 回归(regression) 非监督学习(unsupervised learning) 聚类(clustering) 监督学习和非监督学习的区别就是,监督学习中,样本数据会包含要预测的标签(…
add by zhj: 工作中提高自己水平的最重要的一点是——快速的学习能力.这篇文章就是探讨这个问题的,掌握了快速学习能力的规律,你自然就有了快速学习能力了. 原文:Learning How to Learn学习笔记 强力推荐的Coursera课程 “learning how to learn”. 这门课的一个主要观点是 diffuse mode thinking (如常规的身体锻炼) 对提高思考和学习能力有很大帮助.我实践了一两个月,感觉效果很好.工作中遇到的问题都更容易梳理解决.我们目标只…
[pytorch]学习笔记(二)- Variable 学习链接自莫烦python 什么是Variable Variable就好像一个篮子,里面装着鸡蛋(Torch 的 Tensor),里面的鸡蛋数不断变化(对应值不断变化). 如果用一个 Variable 进行计算, 那返回的也是一个同类型的 Variable 创建Variable import torch from torch.autograd import Variable #创建张量 tensor=torch.FloatTensor([[1…
稍稍乱入的CNN,本文依然是学习周莫烦视频的笔记. 还有 google 在 udacity 上的 CNN 教程. CNN(Convolutional Neural Networks) 卷积神经网络简单讲就是把一个图片的数据传递给CNN,原涂层是由RGB组成,然后CNN把它的厚度加厚,长宽变小,每做一层都这样被拉长,最后形成一个分类器: 如果想要分成十类的话,那么就会有0到9这十个位置,这个数据属于哪一类就在哪个位置上是1,而在其它位置上为零. 在 RGB 这个层,每一次把一块核心抽出来,然后厚度…
  一.Matplotlib[结果可视化] #import os #os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #添加一个神经层,定义添加神经层的函数 def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function = None): Weights =…
莫烦视频网址 这个代码实现了预测和可视化 import os # third-party library import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data import torchvision import matplotlib.pyplot as plt # torch.manual_seed() # reproducible # Hyper Parameters EPOCH = # train the tra…
各种优化器的比较 莫烦的对各种优化通俗理解的视频 import torch import torch.utils.data as Data import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt # 超参数 LR = 0.01 BATCH_SIZE = EPOCH = # 生成假数据 # torch.unsqueeze() 的作用是将一维变二维,torc…